多台主机执行一个mapreduce，那么谁来负责管理任务得分配呢

在一个分布式的MapReduce环境中，任务的分配和管理是由Master节点来负责的。Master节点是集群中的一个特殊节点，它负责协调整个MapReduce作业的执行。

当一个MapReduce作业被提交时，Master节点会将输入数据进行切片，并将这些切片分配给可用的Worker节点。Master节点会根据集群的资源和负载情况来进行任务的分配，以实现负载均衡和最优的资源利用。

一旦任务被分配给Worker节点，它们就会独立地执行map和reduce阶段的任务，并将结果返回给Master节点。Master节点会收集和整合这些结果，并将最终的输出结果生成。

因此，Master节点在MapReduce中扮演着任务调度和管理的角色，负责将任务分配给可用的Worker节点，并收集和整合它们的结果。这样可以实现并行处理和高效的数据处理能力。

相关问题

多台主机可以运行一个mapreduce任务吗

是的，多台主机可以同时运行一个MapReduce任务。在一个分布式环境中，MapReduce框架可以将任务分发给多台主机进行并行处理。这样可以提高任务的处理速度和整体的数据处理能力。每个主机上的任务可以独立地执行map和reduce阶段，并通过网络进行通信和数据交换。集群中的主机可以同时处理不同的数据切片或处理相同数据的不同部分，从而实现并行计算。因此，多台主机可以协同工作，同时运行一个MapReduce任务。

一个主机只能执行一个mapreduce吗

不，一个主机可以同时执行多个MapReduce任务。在一个集群中，有多台主机可以同时运行MapReduce任务。每个主机可以运行一个或多个任务，具体取决于集群的资源和配置。MapReduce框架会根据集群中的可用资源和任务的调度策略来分配和管理任务的执行。这样可以实现并行处理，提高整体的数据处理能力和效率。因此，一个主机可以同时执行多个MapReduce任务。